化工行業，攜手AI向前走
來源：中國化工報
“智慧時代，計算力就是生產力。”8 月 28 日，在京舉行的 2019 中國人工智能計算大會(AICC 2019)上，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東指出，國內城市中，在計算力投資方面做的好的城市，經濟發展也排在前幾位，在新舊動能轉換上也比其他城市快。國際數據公司(IDC)和浪潮集團在會上聯合發布《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》即呈現了這一趨勢——計算力排名靠前的幾座城市也是今年上半年GDP排名以及中國新經濟活力指數排行榜上的前幾位。城市如此，行業亦然。多位與會專家表示，智能制造已成為包括化工行業在內的制造業轉型升級的重要突破口。那么，行業企業如何根據自身需求尋找AI產業熱土，未來化工AI化前景如何呢?
“城市競速”激烈上演
人才、政策、商業環境大比拼
近年來，人工智能產業成了各地政府的“香餑餑”，被視為產業轉型、提高城市競爭力的重要機遇。圍繞人工智能的“城市競速”正在全國激烈上演。據了解，僅在8月最后一周，國內有4座城市(北京、上海、廣州、重慶)在舉辦和人工智能相關的峰會。
數據、算法和算力被視為推動人工智能發展的“三駕馬車”。 其中計算力是承載和推動人工智能走向實際應用的基礎平臺與決定力量。《報告》顯示，在最新中國人工智能計算力 Top10 城市排名中，北京、杭州、深圳、上海、廣州分居前五位，并同處第一陣營。合肥、蘇州、重慶、南京、西安則在第二陣營。與2018年相比，北京憑借互聯網企業的快速發展以及全國最多的人工智能初創企業和人才儲備，超越杭州躍居第一。廣州憑借全國領先的GDP增速，以及政府在人工智能方面增加的大量投入，大量行業領先企業的進駐，排名進入第一梯隊。蘇州、南京、西安憑借政府和人工智能產業鏈領先企業的推動，以及大量的資金投入，首次躋身前十。
一位業內人士告訴記者，城市競速實際上是商業環境、人才、政策等多方面的比拼。目前，人工智能科技發展現已呈現出京津冀，珠三角，大灣區等經濟帶三足鼎立之勢。四大超一線城市在人工智能技術、應用、人才等領域的“吸附”效應開始凸顯，同時圍繞京津冀、長三角、大灣區三大經濟圈形成的人工智能三大產業集群已初具雛形。
以上海為例，上海已經匯集了有超過1000家人工智能核心企業，泛人工智能企業超過3000家，人工智能相關產業規模超700億元。到2021年，上海將初步建成具有國際競爭力的人工智能核心產業集聚區、全國人工智能創新技術和產品應用示范區，以及人工智能行業標準和制度規范先行先試區，同時要形成輻射長三角乃至全國的人工智能高地。上海還集聚了全國1/3的人工智能人才。在科研領域，微軟研究院、亞馬遜AWS上海人工智能研究院已于去年“落滬”。上海腦科學與類腦研究中心、上海交大人工智能研究院、同濟大學上海自主智能無人系統科學中心等相繼揭牌，人工智能算法研究院、人工智能國際學院開源開放研究院等也正謀劃新的布局。未來上海市將加速在人工智能在金融，交通，醫療，安防的領域的全面應用，形成國際化的人工智能大城市。
除了超一線城市之外，其他地方城市也不甘落后。以合肥、蘇州、重慶、西安四城為例，地方政府首先在政策上進行引導，建立高新科技區，為人工智能提供發展環境。當地高校如中國科學技術大學、南京大學和西安交通大學等亦提供人才培養支持，當地人工智能龍頭企業如合肥的科大訊飛亦有推動作用。
智能市場快速增長
從AI產業化到產業AI化
《報告》除了公布了中國AI計算力城市榜單，還從AI產業現狀、AI投資、行業應用、技術趨勢、未來規劃、應用場景及發展等多維度，為中國科技企業、各行業全力布局AI產業、踐行“產業AI化”戰略，提供可行性指導意見。《報告》重點指出，在“AI產業化”趨勢的影響下，未來5年我國人工智能市場總體規模將繼續保持高增長率，年復合增長率將達到44.9%，上升至175億美金。這將帶動整個行業加速向人工智能等領域做戰略轉型。
王恩東在演講中提到，數據爆發的增長，算法創新加速，和計算能力的快速提升，讓人工智能在全球范圍內迅速從一個學術熱點變成投資熱點、產業熱點。AI產業正在快速的上規模，市場需求也開始井噴。IDC調研結果顯示，2019年中國人工智能的市場接受度從2017年的10%提升到45%，同時，82%未使用人工智能的企業計劃在未來1~2年內部署。
作為產業AI化落地的“橋頭堡”，上海擁抱AI的實際行動異常強烈。據了解，目前上海已經發布了包括AI+教育、AI+交通、AI+醫療、AI+金融等多個人工智能應用場景。如今，人工智能已經走進銀行、醫院、學校和無人駕駛測試場地等上海多地場所。到2020年，上海將形成60個AI深度應用場景、6個創新應用示范區，全力培育智能經濟新動能。“上海產業+AI項目實施與規模化落地，為其他區域起到了很好的示范作用。”AICC參會嘉賓對上海“AI量產”充滿期待。
《報告》稱，在人工智能應用場景發展中，語音識別、自然語言處理和人臉識別仍是2019年最具市場發展潛力的場景。同時，中國人工智能基礎架構市場2023年將超過80億美元，未來五年年復合增長率達到33.8%，增速是中國整體基礎架構市場的3倍以上。
另一方面，隨著AI產業發展，數據將呈現爆炸式發展。根據IDC全球DataSphere的研究，全球新創建的數據量將從2018年的33ZB(1ZB≈1萬億GB)增長到2025年的175ZB。報告認為，隨著數據持續爆炸性增長及算法的不斷演進，未來算力仍有很大發展空間。
王恩東還提到，中國的AI投資已經跟美國相當，但在核心技術的投入和面向應用的深度研究，中國還有差距。“應用是AI產業發展的瓶頸也是******的機會，要從根本上解決應用的問題，就要建立開放融合的人工智能生態，從底層硬件到上層應用軟件，產業的上中下游要緊密配合，面向多樣化個性化的用戶需求，向終端用戶提供整體解決方案，才能讓人工智能用起來，用好它。”他說，有基于此，浪潮提出了元腦生態計劃。在該計劃中，浪潮將共享計算平臺、資源平臺和算法推動平臺的技術能力。
在AICC大會現場，浪潮宣布將與百度共建AIStation與飛槳聯合方案，同時浪潮與VMware共建AIStation與vSphere AI私有云方案，作為AI算法平臺的重要部分，浪潮還將開源TF2，幫助行業客戶加快實現產業AI化。
化工智造未來可期
有進步、有問題、有信心
《報告》顯示，計算力的快速發展極大促進了各行業應用場景的成熟，AI產業化加速向產業AI化邁進。從國內人工智能行業應用滲透度來看，互聯網以62.4%的人工智能算力投資市場份額居首，政府行業緊隨其后，金融行業第三。包括化工行業在內的制造業僅列第四位。然而，質量管理(QC自動化)、智能工廠等發展迅猛，制造業有望在未來五年逐步實現智能化。
一位專家告訴記者，當前，化工行業智能制造正開展得如火如荼，就某些局部而言，不無小成。例如，當前，化工行業已經開始擁抱工業互聯網，不乏賽輪金宇輪胎先進制造、石化盈科ProMACE、開磷集團磷化工、沃庫智能供應鏈等國家試點項目，阿里云、中控、航天云網、西門子、和利時、埃森哲等工業互聯網平臺已在行業中興起。而且，化工企業還將工業互聯網與5G結合，在設備維護、實時監控、遠程調度、工業AR/VR等方面，開展了5G應用示范項目。再如，部分化工企業，在采購數字化轉型方面已聞風而動，與阿里巴巴等深度合作，并取得了一定的成效。
同時，化工行業智能工廠建設也初見成果。森麒麟通過獨創的廠房及設備規劃安排，依托自主研發設計的“森麒麟智能管理系統”大數據平臺管控智能制造全過程，建成國內首個以自動化、信息化、智能化、個性化為特點的輪胎工業4.0智慧工廠，實現了輪胎的全生命周期管理，單臺設備的產出率提升50%，合格率達到99.8%，用工成本較同規模傳統企業降低了75%，用地面積節約50%。
2017年年底建成的立邦涂料(湖北)有限公司咸寧工廠，基本實現無人化生產，生產效率提升了6倍，還實現了安全、環保，避免了用工荒。廠長蔣衡告訴記者，全廠只有15名生產人員，每年可實現產值50億元。
然而，有業內專家認為，AI在化工行業的應用仍然停留在數字化、信息化等較低的層面，行業智能化水平參差不齊，發展不均衡，“距離真正的‘AI+化工’還有很長的路要走。”同樣以數字化采購舉例，目前國內大多數化工企業的采購業務仍以傳統的線下采購為主，普遍存在流程繁復、效率低下、歷史無法追溯、合規性難以保證、供需不能精準對接以及企業對于產品需求的目標、數量和時間沒有準確的對接信息等問題。企業與供應商、物流企業之間不能高效協同，也導致了市場反應滯后、效率低下。而許多使用電子采購系統的企業，系統間數據往往難以兼容和共享，阻礙了企業快速、科學地進行業務決策，采購成本仍然居高不下。
在化工裝備制造領域，智能焊接已成為熱點。然而，一位行業資深專家對記者表示，當前的“智能焊接”只能按照既定程序完成部分焊接任務，稱不上是智能化。許多高端焊接工藝仍然需要依靠人工。中國化工裝備協會理事長趙敏則表示，智能化升級改造成本太大，企業擔心無法收回成本。比如焊接一個設備，手工電弧焊或機械焊焊接雖然效率低一點，但不少企業對效果還是滿意的。但如果新上智能焊接裝備，投入太大。
化工工程領域同樣如此。中國化學工程第六建設有限公司在其鄂州項目創新性地應用了“智慧工地”理念。項目負責人孫華軍告訴記者，與以往相比，“智慧工地”在施工效率、安全環保、管理精細化等方面有了顯著的提升。他同時坦言，目前工程領域的智能化探索仍然處于初級階段，工程設計的智能化程度不高，也限制了施工領域的智能化升級。
盡管面臨這樣那樣的問題，業內對“化工AI化”的前途仍然充滿信心。
“如果充分發揮大數據、人工智能(AI)的威力，起點更高、深度更深、范圍更廣的話，中國將有可能在油田開采領域超越美國，變并跑為領跑。”中國工程院院士、中國石油勘探開發研究院教授級高級工程師韓大匡認為。
如何早日把智能化油田變成現實?大慶正方軟件科技股份有限公司董事長田青表示：“我們用3年時間開發了P-AI增效開采云平臺，這是一款互聯網石油開發場礦級應用系統，包括油井采集端、水井采集端和水驅調整方案，具有小隊到大隊再到地質、工程技術等線上線下協同、作業壓裂措施方案的優化等功能。P-AI增效開采云平臺采取‘521’模式，即5個中心、2個維度、1個生產平臺，實現多級聯動，打通線上線下，層層穿透。完全可以實現油田開采的全產業鏈的時實生產處理和監控。”
記者了解到，各細分領域龍頭企業紛紛制定智能制造發展規劃。賽輪集團日前發布了5G+AI戰略作戰圖。基于工業互聯網的探索應用，賽輪集團5G+AI戰略作戰圖主要包含數字運營、數字營銷、智能制造、智能研發、智慧供應鏈5個方面，共規劃了在工業互聯網和5G、AI等方面的25個重點業務場景。
北海煉化今年年初發布了2019年智能工廠建設白皮書。按照規劃，2019年將在經營決策、生產鏈、生產管控、能源管理、安全環保、設備管理6個生產業務上開展11項智能化項目建設，初步建成以提質增效為目標，具有感知、預測、協同和生產優化能力的智能工廠，實現降成本、增效益、提效率、轉模式、長周期、保安穩的目標。
許多中小企業也對智能制造給予了關切。趙敏表示，中小企業資金有限，只能選擇某一個方向或局部投入，所以企業關注的是投哪個。中國信息通信研究院副院長余曉暉指出，大企業需要的是多環節集成與協同優化，和特定場景+工業大數據的深度分析，以提高系統性優化水平和智能化決策能力;中小企業需要通過融入平臺獲取更多關鍵資源，比如訂單與貸款，同時享受到低成本的信息化應用。
本屆AICC大會由中國工程院信息與電子工程學部主辦，浪潮集團承辦，來自中國工程院、中國新一代人工智能發展戰略研究院、浪潮、百度、Facebook、Uber、阿里巴巴、Intel等機構的AI產學研頂尖專家學者，以及其他AI產業人士共計近2000人參會。
